导语

你有没有经历过这样的场景：

让 AI 帮你写个功能。它二话不说直接开干，结果做出来的东西根本不是你想要的？不过，

或者更糟——代码是能跑。但全是坑，测试没有，文档为零，最终还得你自己擦屁股？

我最近发现了一个名为 Superpowers 的开源项目，它提出了一套让 AI 编程从"瞎猜"变成"工程化"的完整方法论。试用一周后我的工作效率提高了至少 倍。

今天我就把这套方法论的主要精华拆解给你。不管你是用 Claude、Cursor 还是其他 AI 编程工具，都能立刻上手。

一、为什么你的 AI 编程总是翻车？

先做个小测试。当你让 AI 帮你开发功能时它通常是怎么做的？老实说，

错误示范：

发现问题了吗？没有设计，没有确认，没有计划直接开干。

这正是 Superpowers 项目创始人 Jesse 指出的主要问题：

翻译成人话就是：别急着写代码，先搞清楚你到底要什么。

二、Superpowers 的主要：三阶段工作流

Superpowers 把软件开发拆解成三个关键阶段。每个阶段都有严格的"硬门"，不通过就不能进入接下来。

阶段 ：Brainstorming—— 想清楚再动手

• ❌ 禁止写任何代码
• ❌ 禁止创建任何文件
• ✅ 必须通过问答理解需求
• ✅ 必须提出 - 个方案并给出推荐
• ✅ 必须分章节呈现设计并获得批准

实际操作示例：

你：我想做个待办事项应用 AI： 好的。在开始之前，我想先了解几个问题：
. 这个待办应用的主要使用者是谁？. 需要哪些主要功能，. 技术栈有偏好吗？
. 有截止时间或特殊约束吗？我们一个一个来先回答第一个问题吧。

关键洞察： 很多人会跳过这一步，觉得"简单功能不需要设计"。但 Superpowers 明确指出：

阶段 ：TDD—— 红绿重构循环

This is strictest part of Superpowers and one that ensures quality.

TDD Iron Law:

NO PRODUCTION CODE WITHOUT A FAILING TEST FIRST 

RED-GREEN-REFACTOR 循环：RED: 写一个失败的测试 - 测试要描述"应该发生什么" - 运行测试。确认它失败

2.GREEN: 写最少的代码让测试通过 - 不要过度设计 - 只要能就行

3.REFACTOR: 保持测试绿色，调整代码质量 - 提取重复代码 - 改进命名 - 调整结构

Why so strict?

Actual case:

typescript

ts // 先写了实现代码 function retryOperation { for { try { return op;} catch { if throw e;} } } // 接下来补测试 test => { expect).toBe;})，

Correct approach : typescript

ts // 第一步先：写测试 test => { let attempts =;按理说，const operation = => { attempts++;if throw new Error;return 'success';}，const result = await retryOperation;其实，expect.toBe;expect.toBe，});// 接下来：运行测试，看着它失败 ✅ // 然后：写实现代码

阶段 ：Subagent-Driven Development—— 让 AI 自主工作

• 这是 Superpowers 最厉害的一部分：让 AI 能够自主工作 小时不翻车。

• 主要机制的观点是，
1. 任务分解：把计划拆成 - 分钟能完成的小任务
2. 子代理执行：每个任务派发给一个 "新鲜" 的子代理
3. 两阶段审查：
   • 从第一阶段来看。审查是否符合设计规范
   • 至于第二阶段，审查代码质量
4. 为什么有效？

 列表项...
* 每个子代理都有 **隔离上下文**，不会被污染
* **专业分工** ：实现专注实现；审查专注审查
* **强制审查** ：不通过就不能继续
实际效果这方面，"It's not uncommon for Claude to be able to work autonomously for a couple hours at a time without deviating from plan you put toger."

...